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主瓣約束下的零陷加深波束形成算法

2014-12-01 07:12:30李鵬飛陶業(yè)榮
關(guān)鍵詞:方向

李鵬飛,劉 喆,陶業(yè)榮,謝 軻

(中國洛陽電子裝備試驗(yàn)中心,河南 洛陽 471003)

0 引言

基于陣列信號(hào)處理的波束形成技術(shù)廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信、聲納等領(lǐng)域[1-4]。隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展,空間的電磁信號(hào)環(huán)境日益復(fù)雜。波束形成技術(shù)成為在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下對(duì)抗強(qiáng)信號(hào)干擾的有效手段之一,它能夠根據(jù)干擾信號(hào)的波達(dá)方向在天線方向圖上形成零陷來抵消干擾。J.Capon[5]基于最小方差無畸變響應(yīng)準(zhǔn)則,提出一種叫做MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)的波束形成器,該波束形成器能根據(jù)干擾信號(hào)的波達(dá)方向自適應(yīng)地在干擾方向形成零陷來抵消干擾。隨后,Reed等[6]提出著名的采樣協(xié)方差矩陣求逆(SMI)方法來實(shí)現(xiàn)MVDR波束形成器,成為波束形成領(lǐng)域最經(jīng)典的算法之一。SMI算法雖然能在干擾方向形成一個(gè)穩(wěn)定的零陷,但是協(xié)方差矩陣包含期望信號(hào)信息,特別是在快拍較少時(shí),協(xié)方差矩陣的估計(jì)存在誤差而形成一個(gè)病態(tài)矩陣,產(chǎn)生的方向圖零陷的深度不足,旁瓣電平較高[7]。同時(shí)SMI方法很難對(duì)主瓣的寬度進(jìn)行控制,設(shè)計(jì)方法的靈活性不夠。針對(duì)這些問題,本文提出了一種基于凸優(yōu)化的主瓣約束下的零陷加深波束形成算法。

1 背景和信號(hào)模型

假設(shè)M元均勻線陣,在t時(shí)刻陣列接收到的信號(hào)為:

其中xs(t),xi(t),n(t)分別是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的期望信號(hào)、干擾信號(hào)和噪聲。xs(t)=as(t),s(t)是期望信號(hào)波形,a是期望信號(hào)的實(shí)際導(dǎo)向矢量。自適應(yīng)波束形成器的輸出

其中w=[w1,…,wM]T∈CM是波束形成權(quán)值復(fù)向量,(·)T和(·)H分別代表矩陣的轉(zhuǎn)置和共軛轉(zhuǎn)置。

基于輸出功率最小準(zhǔn)則,則自適應(yīng)波束形成可以寫成以下優(yōu)化問題:

理論上最優(yōu)的波束形成器輸出權(quán)值為:

其中Ri+n是干擾加噪聲協(xié)方差矩陣,在實(shí)際條件下無法得到Ri+n,通常用Rx的估計(jì)值來代替,即通過多次快拍采樣 X(i)XH(i)求平均來完成,N 為快拍數(shù),則Rx的估計(jì)值可以表示為:

一般情況下,都是采用樣本矩陣直接求逆的方法(SMI),其解為:

2 主瓣約束下的零陷加深波束形成算法

2.1 算法原理

通過式(6)樣本矩陣直接求逆的方法雖然能夠得到波束形成器的輸出權(quán)值,但是該方法利用陣列接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣來近似代替干擾加噪聲的協(xié)方差矩陣,會(huì)造成零陷的深度不夠,同時(shí)采用上述的方法形成的波束,很難對(duì)主瓣的寬度進(jìn)行控制。因此論文提出了一種新的零陷加深自適應(yīng)波束形成算法,主要思想是構(gòu)建副瓣電平和零陷電平的聯(lián)合凸函數(shù),最后利用序列二次規(guī)劃凸函數(shù)得到最優(yōu)的波束形成權(quán)值,算法描述如下。

假設(shè)期望信號(hào)的波達(dá)方向?yàn)棣龋靼陮挾葹棣う龋蓴_信號(hào)的波達(dá)方向是φ。定義As= [a1,…,aθ-0.5Δθ,aθ+0.5Δθ,…,a360],表示副瓣所有方向?qū)蚴噶拷M成的矩陣。為了使副瓣電平盡可能的低,可以建立下面的目標(biāo)函數(shù):

考慮到干擾信號(hào),需要在其入射方向上形成一個(gè)較低的零陷來抵消干擾。可以建立如下的目標(biāo)函數(shù):

基于零陷和副瓣電平最小準(zhǔn)則,則自適應(yīng)波束形成可以寫成以下優(yōu)化問題:

式(9)是一個(gè)凸優(yōu)化[8]問題,可以使用內(nèi)點(diǎn)法進(jìn)行有效地求解。

2.2 算法流程

至此,算法流程總結(jié)如下:

1)根據(jù)期望信號(hào)的波達(dá)方向和主瓣寬度構(gòu)造副瓣導(dǎo)向矢量矩陣As。

2)估計(jì)干擾信號(hào)的波達(dá)方向φ,并根據(jù)陣列結(jié)構(gòu)生成干擾方向的導(dǎo)向矢量aφ。

3)根據(jù)式(9)將波束形成問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題。

4)利用內(nèi)點(diǎn)法對(duì)第3)步建立的優(yōu)化問題求解得到波束形成的最優(yōu)權(quán)系數(shù)w。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證理論分析的正確性和算法的有效性,進(jìn)行了如下的仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)中假設(shè)陣列為半波長均勻線陣,陣元數(shù)M=30,噪聲為零均值的高斯白噪聲。

實(shí)驗(yàn)一:不同主瓣寬度下的波束形成

假設(shè)干擾信號(hào)的波達(dá)方向?yàn)?0°,信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)為10dB,干噪比(Interference to Noise Ratio,INR)為30dB,期望信號(hào)的方向角為100°。快拍數(shù)N=500,實(shí)驗(yàn)結(jié)果來自1 000次獨(dú)立的蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)。圖1和圖2是不同主瓣寬度下的陣列方向圖。

圖1 主瓣寬度為20°時(shí)的方向圖Fig.1 The pattern when the width ofmain lobe is 20°

從圖1和圖2可以看出,和SMI方法相比本文方法能形成更低的零陷電平,比SMI方法形成的零陷加深了100多dB,并且對(duì)于副瓣電平的控制明顯優(yōu)于SMI方法。本文方法將波束形成問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題,因此對(duì)于主瓣寬度的控制較為靈活,可以保證主瓣在一定寬度下干擾方向形成零陷,而SMI方法則無法對(duì)主瓣寬度進(jìn)行約束。

對(duì)比圖1和圖2可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)主瓣寬度較大時(shí),副瓣電平能控制的較低,同時(shí)形成的零陷也較深。

圖2 主瓣寬度為10°時(shí)的方向圖Fig.2 The pattern when the width ofmain lobe is 10°

實(shí)驗(yàn)二:主瓣內(nèi)存在干擾的方向圖

假設(shè)期望信號(hào)的波達(dá)方向?yàn)?00°,主瓣寬度為20°,在主瓣內(nèi)存在一干擾信號(hào),其入射方向?yàn)?05°。信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)為10dB,干噪比(Interference to Noise Ratio,INR)為30dB。快拍數(shù)N=500,圖3為主瓣內(nèi)存在干擾時(shí)形成的方向圖。

從圖3可以看出,本文方法能夠保證主瓣形狀基本不變的情況下,在主瓣內(nèi)(105°)形成一個(gè)較深的零陷,同時(shí)對(duì)副瓣電平抑制的較好,優(yōu)于SMI方法。

圖3 主瓣內(nèi)存在干擾的方向圖Fig.3 The pattern with interfering signals in main lobe

實(shí)驗(yàn)三:不同信、干噪比下波束形成

假設(shè)干擾信號(hào)的波達(dá)方向?yàn)?0°,期望信號(hào)的波達(dá)方向?yàn)?00°,主瓣寬度為20°。快拍數(shù)N=500。圖4—圖6是不同信、干噪比下的陣列方向圖。

從圖4—圖6可以看出,SMI方法形成的波束受SNR和INR影響較大,當(dāng)INR較大時(shí)能形成較深的零陷。由于SMI方法利用陣列接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣來近似代替干擾加噪聲的協(xié)方差矩陣,當(dāng)SNR大于INR時(shí),在期望方向不能形成主瓣,并且零陷深度較淺(如圖6所示)。而本文方法受SNR和INR的影響較小。

4 結(jié)論

本文聯(lián)合副瓣電平和零陷電平建立凸目標(biāo)函數(shù),提出一種主瓣約束下的零陷加深波束形成算法。該方法建立副瓣導(dǎo)向矢量矩陣靈活地對(duì)主瓣的寬度進(jìn)行設(shè)計(jì)、利用干擾方向的導(dǎo)向矢量建立的最小化目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)了零陷的加深。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)證明了本文方法不需要估計(jì)陣列的協(xié)方差矩陣,在設(shè)計(jì)的靈活度、副瓣電平控制、零陷深度等方面明顯優(yōu)于SMI方法,非常適合于強(qiáng)干擾下的波束形成。下一步將對(duì)陣列存在誤差情況下的魯棒波束形成算法展開研究。

[1]Danilo Comminiello,Michele Scarpiniti,RaffaeleParisi,et al.Combined adaptive beamforming schemes for nostationary interfering noise reduction[J].Signal Processing,2013,93(12):3306-3318.

[2]Sergiy A Vorobyov.Principles of minimum variance robust adaptive beamforming design[J].Signal Processing,2013,93(12):3264-3277.

[3]Van H LTrees.Optimum array processing,part IV of detection,estimation,and modulation theory[M].John&Sons,Inc,New York,USA,2002:12-25.

[4]Liu W,Weiss S.Wideband beamforming:concepts and techniques[M].Chichester,U.K:Wily,2010:45-62.

[5]Capon J,Greenfield R J,Lacoss R T.Long-period signal processing results for the large aperture seismic array[J].Geophysics,1974,34(2):305-329.

[6]Reed L S,Mallett J D.Rapid convergence rate in adaptive arrays.IEEE Trans on Aerospace Electronics System[J].1974,10(6):853-863.

[7]Miller T W.Introduction to adaptive arrays[M].US:John Wiley and Sons Inc.,1980.

[8]博賽無斯.凸優(yōu)化理論[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011.

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